0.数字图像处理中卷积数字图像是一个二维的离散信号，对数字图像做卷积操作其实就是利用卷积核（卷积模板）在图像上滑动，将图像点上的像素灰度值与对应的卷积核上的数值相乘，然后将所有相乘后的值相加作为卷积核中间像素对应的图像上像素的灰度值，并最终滑动完所有图像的过程。 这张图可以清晰的表征出整个卷积过程中一次相乘后相加的结果：该图片选用3*3的卷积核，卷积核内共有九个数值，所以图片右上角公式中一共有九行
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2024-10-25 13:25:10
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·161· 居 舍 研究探讨 2017年10月(中) 1 绪论 图像边缘中通常包含着重要的边界信息，这些边界信息便于分析和研究图像。另外，边缘检测可以大大降低图像处 理的工作量，将提高图像分析的效率。 2 边缘检测的基本方法 图像的边缘变化完全可以用算子来进行检测。通常用一阶或二阶导数来检测边缘。 2.1 基于一阶微分的边缘检测算子 2.1.1 Roberts 算子主要利用相邻两个局部图像像素之差
1、常见的图像噪声模型 图像复原是将图像退化的过程加以估计,并补偿退化过程造成的失真,以便获得未经干扰退化的原始图像或原始图像的最优估值，从而改善图像质量的一种方法。 典型的图像复原方法是根据图像退化的先验知识建立一个退化模型，以此模型为基础，采用滤波等手段进行处理，使得复原后的图像符合一定的准则，达到改善图像质量的目的。 图像复原 沿着质量降低的逆过程来重现真实的原始图像。通过去模糊函数
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2024-05-27 23:35:52
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一、图像重建概述二、医学CT三维图像重建三、超分辨率图像重建
原创
2017-11-24 14:14:38
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滤波反投影重建算法实现及应用（matlab）1. 滤波反投影重建算法原理滤波反投影重建算法常用在CT成像重建中，背后的数学原理是傅立叶变换：对投影的一维傅立叶变换等效于对原图像进行二维的傅立叶变换
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2021-07-09 15:40:42
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一、简介投影，在立体几何中我们学到过，是空间直线在某个方向上的投影，那么图像处理中也是这种投影思想。最简单的投影：水平方向投影，将图像数组进行列求和；垂直方向投影，
原创
2021-07-05 11:28:31
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单图像超分辨率重建总结定义单图像超分辨率重建（Single Image Super-resolution Reconstruction，SISR）旨在从给定的低分辨率（LR）图像中，重建含有清晰细节特征的高分辨率（HR）图像，是计算机视觉中较为底层的任务。方法分类基于插值的超分辨率重建方法（如最近邻插值、双线性插值和双三次插值等）基于重构的超分辨率重建方法（如凸集投影法和最大后验概率法等）基于学习
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2024-05-09 16:24:54
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终于找到一个可以在自己电脑中运行的超分辨率重建程序了，Matlab 7.0真的是太老了（实际上是自己的笔记本太老了，哈哈）demo_SR.m% =========================================================================
% 超分辨率卷积神经网络(SRCNN)的测试码
%
% 参考文献
% Chao Dong, Chen C
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2024-03-01 23:32:02
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>>>深度学习Tricks，第一时间送达<<<目录CVPR19 单幅图像超分辨率来了！！！（一）前沿介绍论文题目：Second-order Attention Network for Single Image Super-Resolution论文地址：CVPR19 超分辨率代码地址：https://github.com/daitao/SAN1.SOCA moud
上次看到OpenCV4.2的changelog之后一直想尝试一下新的图像修复
原创
2022-11-09 14:29:14
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目录一.项目介绍二.项目流程详解2.1.数据处理模块2.2.损失函数设置 2.3.网络模型构建三.测试网络一.项目介绍RCAN：Residual Channel Attention Network（残差通道注意网络 )卷积神经网络(CNN)的深度对于图像超分辨率(SR)是极其关键的因素。然而，我们观察到，更深层次的图像SR网络更难训练。低分辨率的输入和特征包含丰富的低频信息，这些信息在通
一．收集样本正样本：待检目标样本负样本：其它任意图片PS.所有样本图片都应该有同一尺寸，如20 * 20ACDSee软件：对图像批量处理为20x20大小的图片1.把所有正样本图片放在posdata的文件夹下，把所有负样本图片放在negdata文件夹下 负样本数量应大于正样本数量，如(3:1)，否则在训练时会陷入死循环。。。1.分别为正样本和负样本创建描述文件(1)为正样本创建描述文件格式文件inf
心得体会 初学opencv发现opencv3.2(下载链接在附录)是没有xfeatures2d等模块的。第三方库opencv_contrib是在GitHub上。（下载链接在附录）。那么问题就在于怎么把原Opencv与opencv_contrib合成一个工程，这不仅仅对于加载头文件等有帮助，而且对欣赏源码也很有帮助。通过cmake（下载链接在附录）编译合成一个工程无疑是最好的解决方法。 1.准备工具
# PyTorch重建图像
在深度学习的领域中，图像重建是一个重要的研究方向。其目标是从某种形式的损坏或降噪图像中恢复真实图像。PyTorch是一个流行的深度学习框架，广泛应用于医学图像处理、自动驾驶和计算机视觉等领域。本文将介绍如何使用PyTorch进行图像重建，提供相关的代码示例，并探讨相关的理论背景。
## 图像重建概述
图像重建的基本理念是使用算法从不完整或低质量的图像中重建出高质量
主要参考资料为 《医学图像重建入门》（曾更生，2009）1. 断层成像断层成像可以理解为 “根据射线穿透物体后的结果反推物体内部的影像”。其过程是一个数学问题。如下图1所示，投影的过程为，射线沿某个方向（如从左至右、从下到上）穿过物体，穿过各个元素后数值累加，则有:\[x_1 + x_2 = 5, \quad x_3 + x_4 = 4, \quad x_1 + x_3 = 7, \quad x_
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2023-09-08 09:04:52
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实验题：CT图像的代数重建问题（线性方程组的应用）X射线透视可以得到3维对象在2维平面上的投影，CT则通过不同角度的X射线得到3维对象的多个2维投影，并以此重建对象内部的3维图像。代数重建方法就是从这些2维投影出发，通过求解超定线性方程组，获得对象内部3维图像的方法。这里我们考虑一个更简单的模型，从2维图像的1维投影重建原先的2维图像。一个长方形图像可以用一个横竖均匀划分的离散网格来覆盖，每个网格
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2024-03-10 13:26:35
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图像三维重建技术简介广义上，三维重建是指对某些三维物体或者三维的场景的一种恢复和重构，重建出来的模型，方便计算机表示和处理。实际上，三维重建是对三位物体或者场景图像描述的一种逆过程，由二维的图像还原出三维的立体物体或者场景。因此三维重建技术是在计算机中建立表达客观世界的虚拟现实的关键技术。三维重建是指根据基于一个视图或者多个视图所获得的物体或者场景的图像重建三维模型的过程。由于单视图的信息很单一,
压缩感知重建（Compressed Sensing Reconstruction）是一种基于稀疏表示的图像重建方法，它通过在图像获取阶段对信号进行稀疏采样，然后利用压缩感知算法对采样数据进行重建。具体来说，压缩感知重建的步骤如下：信号稀疏表示：假设原始图像在某个稀疏基下可以被稀疏表示，比如小波变换或稀疏字典。将原始图像转换到稀疏域，得到稀疏系数。采样过程：对稀疏系数进行随机采样，也就是从稀疏系数中
图像重建是计算机视觉领域的一个重要任务。深度学习在图像重建中具有很强的能力和广泛的应用。下面介绍一种常见的深度学习图像重建方法：基于生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GANs）的图像重建。基于 GAN 的图像重建是通过训练生成器网络来从随机噪声中生成逼真的图像。该方法主要包括以下步骤：定义生成器网络：生成器网络通常使用卷积神经网络（Convolution
压缩感知重建（Compressed Sensing Reconstruction）是一种基于稀疏表示的图像重建方法，它通过在图像获取阶段对信号进行稀疏采样，
